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Enregistrement W3045551060 · doi:10.2196/19834

Peer-to-Peer Health Communication in Older Adults’ Online Communities: Protocol for a Qualitative Netnographic Study and Co-Design Approach

2020· article· en· W3045551060 sur OpenAlexaffvenue
Michael Lawless, Mandy M. Archibald, Maria Alejandra Pinero de Plaza, Phoebe Drioli‐Phillips, Alison Kitson

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Literacy and Information Accessibility
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesFlinders University
Mots-clésNetnographyPeer supportPsychological interventionFocus groupSocial mediaSocial supportHealth careOnline participationQualitative researchInternet privacyPublic relationsPsychologyNursingSociologyMedicineWorld Wide WebThe InternetComputer scienceSocial psychologyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Online communities provide an environment in which people with similar health concerns can interact and access content that can support the self-management of long-term conditions (LTCs). Recently, the importance of online social networks as sources of health information and social support has been brought into focus with the emergence and widespread societal impacts of COVID-19. Although online communities exist for older adults, little is known about the specific health and self-care topics that older people discuss in such environments and how these relate to users' support needs and outcomes. A better understanding of users' needs and peer-to-peer communication in these communities is necessary to inform the design of information and communication technology (ICT) interventions that are relevant to older people and their peer supporters. OBJECTIVE: This study aims to use a two-phase, web-based ethnographic (netnography) and co-design approach to explore specific health care and self-care topics that older adults discuss in a UK-based online community and how peer supporters respond to these queries with informational and/or social support and engage with stakeholders to define the needs and requirements for new ICT-based interventions capable of reducing social isolation and facilitating LTC self-management support. METHODS: The first phase of the research will involve a qualitative netnographic analysis of posts in discussion forums in a publicly accessible online community. The second phase will involve co-design workshops with health care consumers (ie, older adults and carers) and service providers to determine the needs and requirements for new ICT-based interventions and digital innovations. Constructivist grounded theory will be used in the first phase; in the second phase, the co-design workshops will be audiorecorded and analyzed thematically. RESULTS: This research project is in progress. Permission was obtained from the website administrator to use materials from the social media forum; data collection for the first phase began in April 2020. The second phase of the study is expected to begin in late 2020. This study is due to be completed by the end of 2021. CONCLUSIONS: This study is the first, to the best of our knowledge, to combine qualitative netnography with an iterative co-design framework to specify the needs and requirements for new ICT-based interventions. The findings from this study will inform the next phase of the multiphase knowledge translation project and will provide insights into the potential of online peer health communities to reduce social isolation and facilitate chronic illness self-management support and self-care. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/19834.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,690
Tête enseignante GPT0,726
Écart entre enseignants0,036 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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